[매드타임스 이지원 인턴 기자] 광고에서 기술은 수년간 사용되었다. 그러나 특수형 AI인 생성형 인공지능(GenAI, Generative AI)은 마케터의 아이디어 채택을 위한 준비 방식을 즉시 변화시켰다. ChatGPT나 DALL-E2와 같은 봇(bot)이 갑자기 주류가 되었고, 업계 분석가들은 이 기술이 브레인스토밍부터 카피라이팅, 타기팅까지 광고의 거의 모든 단계에 영향을 줄 것이라고 예상한다. 이에 GenAI의 현황과 미래, 그리고 한계점에 대한 애드 에이지(AdAge) 기사를 소개한다.
1. GenAI란?
생성형 인공지능(GenAI, generative AI)은 인공지능(AI)의 한 형태로, 콘텐츠를 만드는 AI이다. 콘텐츠는 플랫폼의 능력에 따라 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 매체가 될 수 있다. 플랫폼은 "X의 이미지를 만들어줘"와 같이 사용자의 입력에 따라 콘텐츠를 생산하면서 최근 유명세를 얻었다.
GenAI는 뉴럴 네트워크(neural network)를 통한 사전 훈련을 통해 작동된다. 뉴럴 네트워크는 사전에 책, 웹사이트, 기사 등 다양한 자료 공급처에서 데이터베이스를 수집한다. 이를 통해 데이터의 패턴과 특징을 배우고, 그 지식으로부터 새로운 데이터를 창조해낸다. 한편 사용자의 쿼리(query)로부터 콘텐츠를 생산하는 모델은 파인튜닝(fine-tuning)이라는 과정을 겪는다. 이는 뉴럴 네트워크를 통해 쿼리 데이터를 작동시킨 뒤, 이전에 훈련받은 지식을 이에 맞춰 쿼리(질문)에 대한 구체적인 답변을 산출하는 것이다.
2. GenAI 플랫폼, 달리2(DALL-E2)와 ChatGPT, etc.
지난 4월 한정적으로 달리2(DALL-E2)가 출시되었고, 같은 해 가을 일반인에게 완전히 공개되자, 폭발적 인기를 끌었다. 달리2는 2021년 1월 출시된 달리의 속편으로, 더욱 발전되었으며, 텍스트 입력에 따라 이미지를 생산한다. 달리2는 다양한 스타일의 콘텐츠를 생산할 수 있으며 사실상 모든 쿼리를 기반으로 한다. 예를 들어 '1960년 윔블던에서 테니스를 치는 너구리'라는 쿼리에 대해 달리2는 아래와 같은 이미지를 만들었다.
현재 가장 인기 있는 플랫폼은 작년 말 일반인에게 출시된 ChatGPT이다. ChatGPT는 달리(DALL-E)처럼 텍스트 기반 입력을 받아들이지만, 텍스트 기반의 결과물을 만들어 낸다는 점에서 차이가 있다. 본질적으로 ChatGPT는 광범위한 쿼리에 대해 명확하고 즉각적이며 인간적인 답변을 제공할 수 있는 최고급의 검색엔진으로 설명된다.
ChatGPT의 콘텐츠는 무엇이든 될 수 있다. 가장 기본적인 질문인 '세계에서 가장 높은 빌딩은?'부터 복잡한 질문인 '개발자가 자신만의 암호화 교환을 만드는 방법을 처음부터 설명하세요'에 이르기까지 모든 것에 대한 답변이 가능하다. 심지어 '테일러 스위프트 스타일로 로마의 몰락에 대한 노래를 작곡해줘'처럼 구체적인 항목에 대한 새로운 자료도 제작할 수 있다.
이 외에도 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 미드저니(Midjourney)와 같은 GenAI 플랫폼이 있다. 이 둘은 달리처럼 문자 입력을 통해 이미지를 만든다. 추가로 실제 존재하지 않는 인간의 얼굴을 만드는 봇 또한 존재한다.
3. 마케터가 GenAI를 활용하는 방법
마케터들은 GenAI 플랫폼을 통해 어떤 이익을 얻을 수 있는지 보기 위해서 이미 GenAI를 실험하고 있다. 아마 가장 일반적인 용례는 아이디어 구상(IG)일 것이다. GenAI는 추상적이지만, 여전히 브랜드 마케팅의 소재를 알려주며, 그 속도가 보통보다 빠르다. 예를 들어 새로운 캠페인을 위한 브레인스토밍의 단계에 있는 광고회사는 달리2에 관련된 질문을 투입한 뒤 나오는 결과물을 참고할 수 있다. ChatGPT 또한 마찬가지이다. 어떠한 콘셉트일지라도 이와 관련된 대략적인 카피를 만들어 낸다.
마케터는 또한 레디투고 광고(ready-to-go advertisement)를 만들 때도 사용한다. 캐나다 광고회사 리띵크(Rethink)는 작년 달리2가 만든 케첩 이미지를 강조한 캠페인을 제작했다. 이달 초 라이언 레이놀즈는 ChatGPT가 작성한 민트 모바일(Mint Mobile) 광고의 모델이었다. 마케터는 앞으로 GenAI가 계속 발전함에 따라 새롭고 더 구체적인 응용프로그램을 이용할 수 있을 것으로 기대한다.
그러나 광고 전문가들에 따르면, GenAI 봇들은 카피라이터를 대체하지 못한다. GenAI는 기호, 세련됨과 같이 좋은 카피를 만드는 주요 포인트에 있어 아직 많이 부족하기 때문이다. 이 때문에 현재는 주로 영감을 위한 발판 정도로만 사용된다. 그러나 GenAI를 사용할 줄 아는 카피라이터는 그렇지 않은 사람을 대신할 수 있다. 이는 광고회사의 경영자들이 이와 같은 도구의 사용을 증가시키는 이유이기도 하다. 인간과 로봇의 결합이 최고의 결과물을 만들 수 있기 때문이다.
4. GenAI의 한계 및 문제점
GenAI의 가장 시급한 우려는 잘못된 정보이다. GenAI는 훈련받는 데이터의 품질 퀄리티에 좌우된다. 따라서 만약 데이터가 거짓이거나 어떻게든 손상되었다면, 그들이 만든 콘텐츠 또한 마찬가지가 된다. 실제로 ChatGPT를 만든 회사 오픈 에이아이(OpenAI)는 ChatGPT의 답변이 타당한 것처럼 보이지만, 일부는 사실 완벽히 틀릴 수 있다고 인정했다. 게다가 AI 플랫폼이 항상 사실에 대해 최신 정보를 가지지 않을 수도 있다. 가령 ChatGPT는 부도가 난 암호화폐 회사인 FTX와 관련된 질문에서 가장 인기 있는 거래소이자 높은 유동성을 가진 회사라고 서술했다. ChatGPT의 지식은 2021년 데이터까지로 한정되어 있기 때문이다.
표절 문제 또한 해결되지 않은 과제이다. GenAI가 훈련하는 모든 데이터는 어딘가에서 그리고 누군가에게서 오는 것이다. 그리고 광고회사는 이를 알지 못한 때 그 아티스트의 스타일을 정확히 베낀 이미지를 제작할 수 있다. 따라서 저작권은 AI기술의 미래에 상당한 역할을 할 것으로 보인다.
마지막으로 인공지능은 데이터 프라이버시에 대한 새로운 질문을 던질 수 있다. 기술자들은 이미 회사가 자사의 데이터를 GenAI의 뉴럴 네트워크에 업로드하면, AI가 타깃 광고를 방해할 수 있다고 분명히 말했다. 만일 지능이 발달한 컴퓨터가 소비자의 모든 정보에 대해 알고, 그 정보로부터 무한한 양의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는데, 일부는 조작되었다는 사실을 소비자 본인이 알았을 때, 그들은 어떤 기분을 느낄까? 이러한 질문 등은 AI가 발전함에 따라 더욱 탐구될 것이다.
※이 글은 Asa Hiken의 기사 <WHAT GENERATIVE AI MEANS FOR BRANDS-A MARKETING GUIDE TO CHATCPT, DALL-E AND OTHER ARTIFICIAL INTELLIGENCE>를 번역, 정리한 글입니다.
